Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

A gyomor-bél metaplázia súlyosságának automatikus értékelése patológiás mesterséges intelligencia diagnosztikai rendszerrel

2023. szeptember 2. frissítette: Yanqing Li, Shandong University

A gyomor-bél metaplázia súlyosságának automatikus értékelése patológiás mesterséges intelligencia diagnosztikai rendszerrel: diagnosztikai vizsgálat

Az OLGIM staging rendszer erősen ajánlott a GIM súlyosságának átfogó felméréséhez, a betegek gyomorrák kockázatának értékeléséhez. Mindazonáltal annak szükségessége, hogy legalább 4 biopsziát vegyen, klinikailag nem kivitelezhető a patológusok súlyos hiánya miatt, összehasonlítva a gyomorrákszűrést végzők nagy számával.

Tervezzük egy Digital Pathology mesterséges intelligencia diagnosztikai rendszer (DPAIDS) kifejlesztését, amely automatikusan azonosítja a daganatos területeket teljes diaképeken (WSI), és gyorsan és pontosan számszerűsíti a bélmetaplasia súlyosságát a bélmetaplaziás területek aránya szerint.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

A gyomorrák az ötödik legelterjedtebb rosszindulatú daganat, és a harmadik leghalálosabb a világon, az intestinalis metaplasia (IM) pedig egy gyakori rákmegelőző állapot, amely szorosan összefügg a gyomorrák kialakulásával. Az OLGIM stádiumbesorolási rendszer erősen ajánlott a GIM súlyosságának átfogó értékeléséhez. a betegek gyomorrák kockázatát. Mindazonáltal, hogy legalább négy biopsziát kell venni, klinikailag nem kivitelezhető a patológusok súlyos hiánya miatt, szemben a gyomorrákszűrést végzők nagy számával. Az automatizált szűrési módszerek kifejlesztése csökkentheti a súlyos diagnosztikai munkaterhelést. A digitális patológiai szkennelő eszközök és a mély tanulási technológiák fejlődésével a teljes diaképet (WSI) használták az automatizált rákdiagnosztikai rendszerek kifejlesztésére.

Tervezzük egy Digital Pathology mesterséges intelligencia diagnosztikai rendszer (DPAIDS) kifejlesztését, amely automatikusan azonosítja a daganatos területeket teljes diaképeken (WSI), és gyorsan és pontosan számszerűsíti a bélmetaplasia súlyosságát a bélmetaplaziás területek aránya szerint. Ezután a biopsziákat prospektívan összegyűjtik, és WSI-ként készítik elő a modell validálásához.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

150

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

  • Kína
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Kína, 250012
        • Toborzás
        • Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

40 év (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

A vizsgálatba azokat az egymást követő betegeket vonják be a vizsgálatba, akik gasztrointesztinális endoszkópos vizsgálaton és szűrésen részesülnek, és megfelelnek a jogosultsági kritériumoknak a Qilu Kórházban, Shandong University.

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • 40-75 év közötti betegek, akik gasztroszkópos vizsgálaton és biopszián esnek át

Kizárási kritériumok:

  • súlyos szív-, agy-, tüdő- vagy veseműködési zavarban vagy pszichiátriai rendellenességben szenvedő betegek, akik nem vehetnek részt gasztroszkópiában
  • olyan betegek, akik korábban gyomorsebészeti beavatkozást végeztek
  • olyan betegek, akiknél a biopszia ellenjavallt
  • betegek, akik megtagadják a beleegyező nyilatkozat aláírását

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
Gyomorbiopsziás minták teljes diaképei
Diagnosztikai vizsgálat: A mesterséges intelligencia és a patológusok diagnózisa
A patológusok és a mesterséges intelligencia a bél metapláziájának súlyosságát és a gyomorbiopsziás minták teljes diaképének daganatos területét egymástól függetlenül értékelik. Ezenkívül a patológusok nem látják az AI diagnózisát.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Az AI modell diagnosztikai teljesítménye a bél metaplázia súlyosságának felmérésére
Időkeret: 2 év
Az AI modell diagnosztikai teljesítménye a bél metaplázia súlyosságának értékelésére egyetlen biopsziás szövetlemezen: Pontosság, érzékenység és specificitás
2 év

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A digitális patológiás mesterséges intelligencia modell pontossága a tumorrégiók azonosítására
Időkeret: 2 év
A digitális patológiás AI modell pontossága a daganatos régiók azonosításában a teljes diaképen
2 év
Digitális patológiás mesterséges intelligencia modellek pontossága a mirigyek, a nyálkahártya epitéliumának és a bél metapláziájának azonosítására nem daganatos területeken
Időkeret: 2 év
Digitális patológiás mesterséges intelligencia modellek pontossága a mirigyek, a nyálkahártya epitéliumának és a bél metapláziájának azonosítására nem daganatos területeken
2 év

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Shandong University

Nyomozók

  • Tanulmányi szék: Yanqing Li, MD, PhD, Qilu Hospital, Shandong University

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2022. augusztus 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2023. december 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2023. december 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2022. július 3.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. július 3.

Első közzététel (Tényleges)

2022. július 7.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2023. szeptember 6.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. szeptember 2.

Utolsó ellenőrzés

2023. szeptember 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 2022-SDU-QILU-110

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Klinikai vizsgálatok a Gyomorrák

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Hungary

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel